Filtragem estocástica não linear aplicada ao monitoramento de enchentes

ID: 
6025
Sala virtual: 
https://us02web.zoom.us/j/89395351591?pwd=RzZFbllUaXFRQlpwTGRnM0tPRjljdz09
Vídeo: 
https://peertube.td.utfpr.edu.br/videos/watch/3acb2389-ac5f-44e1-9a66-0f78d0d6c2ea
Resumo: 
O objetivo desse trabalho é a implementação de filtros estocásticos não-lineares para aplicação em um sistema de monitoramento e estimativa de enchentes, cujo modelo matemático também é não linear. Para isso, realiza-se um estudo da teoria de filtragem estocástica, a partir do Filtro de Kalman (FK), até o Filtro de Kalman Estendido (FKE), o Filtro de Kalman Unscented (FKU), e o Filtro de Partículas (FP). Os estados a serem monitorados em um sistema de estimativa e monitoramento de enchentes são definidos a partir de três modelos matemáticos encontrados na literatura. Os três filtros estocásticos são implementados em MATLAB e as medições dos três modelos matemáticos são geradas via simulação.  Quantifica-se o desempenho de cada um dos filtros através do RMSE e realiza-se um comparativo entre os filtros e os modelos trabalhados. 
Autor(es): 
JULIA
ZIBETTI CASTILHOS
DE MELLOS
Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, Paraná, Brasil
juliam@alunos.utfpr.edu.br
DAELT - Engenharia de Controle e Automação
Victor
Baptista
Frencl
Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, Paraná, Brasil
vbfrencl@utfpr.edu.br
DAELT - Engenharia de Controle e Automação
Modalidade: 
Engenharia Elétrica
Data: 
24/11/2020
Hora: 
09:00